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812.
多孔金属夹芯结构已被广泛应用于航空航天等领域,研究其抗爆吸能性能具有十分重要的意义。分别对金属空心小球和泡沫铝两种夹芯壳结构在TNT爆炸载荷作用下的抗爆性能进行爆炸实验,并采用AN-SYS/LS-DYNA有限元软件进行数值模拟研究。结果表明:金属空心小球夹芯结构作为抗爆吸能结构是可行的;在结构框架尺寸与质量相同时,内面板厚外面板薄的夹芯结构具有更好的抗变形能力,内面板薄外面板厚的夹芯结构则具有更好的吸能特性;在结构框架尺寸与质量相同时,负梯度夹芯结构、并列型小球夹芯结构、小半径小球夹芯结构具有更好的抵抗爆炸载荷和吸收冲击能量的性能;在结构框架尺寸与质量相同时,金属空心小球夹芯结构的整体强度更高,而泡沫铝夹芯结构能更充分地发挥芯层的缓冲性能。 相似文献
813.
用于叶片减振的压电材料分布拓扑优化 总被引:1,自引:2,他引:1
提出一种可用于实际叶盘结构的压电分支阻尼器拓扑优化方法,可以给出总质量受约束的压电材料在叶片上的最佳分布,达到尽可能大的模态阻尼比。通过理论推导说明:压电阻尼器所产生的模态阻尼比仅取决于模态机电耦合系数,且该系数只与压电材料的几何形状以及模态应力场有关。进一步结合压电本构关系,基于应力分量的线性加权给出了有限的压电材料在叶片上铺设位置“优先级”的判断指标。给出了基于叶盘结构有限元模型的压电材料拓扑优化方法,通过替换单元类型和材料参数的方式对压电材料进行布置,并给出了多模态族优化、极化方向设置、电极铺设等问题的解决方案。在一个接近真实的叶盘模型上应用了此优化方法。结果表明,仅使用质量占叶片质量10%的压电材料,就可以为多个模态提供约12%的阻尼比。 相似文献
814.
战斗机投掷非制导炸弹,需要预先对攻击航迹做出合理规划,以提高作战效能和生存能力。为此,提出一种战斗机的攻击航迹规划方法。首先建立战斗机运动模型,生成基本战术动作模型库,并将动作组合合成为基本航迹;然后,构建各阶段动作参数的开闭环控制模型,对战术动作进行微观控制,并依据飞行员经验确定参数变化的约束范围;最后,基于非制导炸弹的基本性能和战术运用方式,限定战机的投掷参数,进而完成航迹规划。对机动跃升加俯冲攻击战术进行仿真分析和演示验证。结果表明:所规划航迹满足攻击条件,运动参数符合飞行要求,验证方法可行有效。 相似文献
815.
多支点柔性转子系统临界转速稳健设计方法 总被引:1,自引:0,他引:1
基于响应面法和容差模型提出了定量考虑参数变差影响的转子系统临界转速稳健设计方法。该方法利用响应面模型获得多参数、多目标之间的函数关系,并以多阶临界转速分布为约束条件、以临界转速对支承刚度变差敏感度最低为设计目标。对小涵道比涡扇发动机低压转子系统临界转速稳健设计结果表明:在考虑各支点支承刚度变差情况下,采用多参数、多目标稳健设计方法,可保证多支点柔性转子系统的临界转速特性在满足设计要求的同时,转子系统临界转速对支承刚度变差的敏感度最低,验证了该方法的有效性。 相似文献
816.
空腔流动中包含着丰富的涡结构相关物理现象,开展空腔流动中的涡动力学分析能够为相应的流动控制和降噪提供理论依据。采用直接数值模拟获得开式空腔流动的高精度流场数据,用拉格朗日拟序结构识别流场中的涡结构,并结合Q 判据和涡量通量分析,对空腔中涡的生成、脱落、对流以及撞击破裂过程展开研究,分析其动力学特性。结果表明:在一个流动周期内,拉格朗日拟序结构的卷起与脱离伴随着前缘涡的生成与脱落,向下游发展;拉格朗日拟序结构在后缘点的破裂伴随着Q 与涡的破裂;空腔内部的主涡则在整个流动周期内都维持相对稳定状态。 相似文献
817.
818.
以航空发动机转静盘腔内非稳态流动为研究对象,基于用户自定义函数编程设置进口压力按斜坡函数变化时的非稳态边界条件,利用数值模拟方法,在滞后效应、流场演化和物性参数方面,研究了不同无量纲跃升幅值下转静盘腔流动瞬态响应机理。结果表明:无量纲跃升幅值由1.05增至1.2,盘腔内部的当地响应时间延长了81.1%,相对总温的超调量增加了157.0%,其峰值时间增加了31.3%,且进口压力波动的传播方向总是由进口指向出口;瞬态过程中,转静盘腔的容积效应和旋转效应共同作用使出口流量明显滞后进口流量,且其滞留质量流量与相对总温的超调现象密切相关;冲击射流、旋转贴壁射流和静子壁面侧的涡系构成了盘腔流场演化的主体,无量纲跃升幅值越大,流场演化过程越剧烈,响应时间越长;声速和热扩散率与盘腔响应速度密切相关。 相似文献
819.
针对某型直升机服役时间短、机型较新、备件采购周期长等特点,使用核近邻非参数回归对平稳型航材建立消耗预测模型。对比多种回归方法,证明基于非参数回归的航材消耗模型对区间预测具有较好的效果。 相似文献
820.
无人机类脑吸引子神经网络导航技术 总被引:1,自引:0,他引:1
当前无人机在非结构化或未知环境下飞行主要采用SLAM进行导航与定位,存在如下突出问题:依赖高精度昂贵激光雷达等环境感知传感器;需要建立准确世界和无人机物理模型;受环境影响较大;自主智能水平较低,无法较好地满足无人机对导航系统的要求,需要发展自主智能的导航方式。基于吸引子神经网络的类脑导航技术,无需训练模型参数,不依赖高精度传感器,无需精确建模,且复杂环境下鲁棒性较强,具有解决上述问题的潜力。简要阐述了动物大脑导航机理,分析了吸引子神经网络和基于吸引子神经网络的类脑导航关键技术,最后讨论了吸引子类脑导航技术在无人机应用中的挑战。 相似文献